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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明公开了一种基于滑动窗口变换器的深浅特征融合的掌纹识别方法，包括获取预处理后的掌纹图像，并输入至训练好的掌纹识别模型中，得到掌纹图像的特征；将掌纹图像的特征分别与数据库中所有参考掌纹图像的特征进行比对，将比对成功的参考掌纹图像筛选出作为匹配成功的掌纹。结合SwinTransformer网络和多尺度特征增强模块，实现了对掌纹图像的高效特征提取和自适应融合，将SwinTransformer网络中的第一阶段模块、第二阶段模块和第四阶段模块的输出，经过多尺度特征增强模块不仅将深层信息和浅层特征信息进行融合，而且强化了各层特征的空间信息，以提高对低分辨率掌纹图像的适应能力，从而实现更高的掌纹识别准确率。
主权项：1.一种基于滑动窗口变换器的深浅特征融合的掌纹识别方法，其特征在于：所述基于滑动窗口变换器的深浅特征融合的掌纹识别方法，包括：获取预处理后的掌纹图像，并输入至训练好的掌纹识别模型中，得到掌纹图像的特征；所述掌纹识别模型包括SwinTransformer网络、第一多尺度特征增强模块和第二多尺度特征增强模块，将掌纹图像输入至所述SwinTransformer网络中得到三个输出特征，其中SwinTransformer网络的第一输出特征经过第一多尺度特征增强模块后与SwinTransformer网络的第二输出特征进行融合得到第一融合特征，第一融合特征再经过第二多尺度特征增强模块后与SwinTransformer网络的第三输出特征进行融合得到第二融合特征，第一融合特征、第二融合特征和第一输出特征再进行融合后经过输出模块得到掌纹图像的特征；将掌纹图像的特征分别与数据库中所有参考掌纹图像的特征进行比对，将比对成功的参考掌纹图像筛选出作为匹配成功的掌纹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于滑动窗口变换器的深浅特征融合的掌纹识别方法
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